LLM可解释性入门指南
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LLM可解释性正从静态评估转向动态、多维度的分析框架，结合统计方法与轻量级代理模型提升透明度，推动工业界实现可观测性和可调试的AI系统。
入选理由：SMILE框架通过局部输入扰动分析，使用统计距离测量生成热力图，揭示LLM输出的关键影响词。
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模型
SMILE
别名：Statistical Model-Agnostic Interpretability with Local Explanations
一种用于LLM可解释性的模型无关局部解释框架，基于统计距离分析输入扰动的影响。
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最近变化
2026-06-02 · SMILE框架通过局部输入扰动分析，使用统计距离测量生成热力图，揭示LLM输出的关键影响词。
为什么值得关注
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